预测的话,应该用接下来的时间,所以应该是预测2014,2015....
程序如下:
new<-data.frame(year=2014)
lm.pred<-predict(z,new,interval="prediction",level=0.95)
lm.pred
解释:第一行表示输入新的点year=2014,注意,即使就一个点,也要采用数据框结构;第二行的函数predict()给出相应的预测值,参数interval="prediction"表示同时要给出相应的置信区间,参数level=0.95表示相应的概率为0.95.这个参数也可以不写,因为它的缺省值为0.95.
你提到的2013的数据不是预测,而是拟合。我们可以通过得到的模型对原来的year这个变量的数据进行拟合。
程序如下:
fit<-fitted(z)
fit
得到的就是在你得到的模型下2006-2013这8年的拟合值了。
希望能对你有所帮助~
通过使用r语言,对多个个体概率进行统计、比较。1、对单个个体进行概率分析,可以利用二项分布概率、泊松分布概率,对个体概率进行统计、分析;
2、创建个体概率分布图形,对多个个体概率进行分析、比较。